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[ 논문 리뷰 ] MobileViT : Light-Weight, General-purpose, and Mobile-Friendly Vision Transformer
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[ LaTeX ] LaTeX이란? LaTex의 구조
LaTeX이란? - "쉽게 Tex의 강력함을 이용해보자"라는 취지에서 만들어진 것이다. Tex의 강력함을 그대로 가지며, 스타일화된 레이아웃으로 누구라도 쉽게 Tex를 작성하도록 도와주는 문서작성 시스템이다. - 수식 및 도표 삽입이 쉽고, 공학, 수학 및 프로그래밍 등 이공계열 논문 작성 시 자주 사용되고 있습니다. 대부분의 경우 LaTeX을 활용하여 논문을 작성합니다. LaTeX의 특징 - Plain Text로 문서가 작성됩니다. 즉 운영체제와 문서 양식에 구애 받지 않고 문서 호환이 가능하다는 점이 있습니다. 흔히 사용되는 hwp와 같은 전용 애플리케이션이 있어야 하는 경우에 그다지 없으며, 심할 경우 버전에 따라 호환이 되지 않습니다. 하지만 LaTeX의 경우 신경을 쓸 필요가 없다. - 논리적 ..
[논문 리뷰] Barlow Twins : Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction
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[논문 리뷰] Training data-efficient image transformers& distillation through attention
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[논문 리뷰] An Image is Worth 16x16 words: Transformers for Image Recognition at Scale
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[ 논문 리뷰 ] Prototypical Networks for Few-shot Learning
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[ Meta Learning ] Meta-Learning based on Metric
Metric Learning이란? 학습하고자 하는 학습 방법은 다양한 태스크에서 사용할 수 있는 좋은 특징 공간(feature Space)이다. 즉, 새로운 태스크를 잘 활용할 수 있는 유용한 Manifold interpolation을 학습하는 것을 목표로 한다. 즉, 메트릭 기반 방법은 같은 라벨을 갖는 Support Set과 Query Set의 데이터 쌍이 비슷한 매니폴드 공간에 임베딩 되는메타러닝을 수행하며, 새로운 태스크가 들어왔을 때도 학습과정에서 이를 발견하지 못하였더라도, 같은 라벨의 데이터 쌍은 비슷한 공간에 임베딩 되도록 합니다. 메타러닝을 진행한 이후, few-shot learning을 진행하는 경우 추가적인 파라미터 변경없이 임베딩만 수행하며 바로 Query Set의 데이터와 Supp..